In this thesis, a new automatic target detection (ATD) algorithm for charge-coupled device (CCD) images is presented to detect targets such as battle tanks and armored personal carriers in ground-to-ground scenario. Although most of ATD algorithms have used forward-looking infrared (FLIR) images, the proposed ATD algorithm is executed in CCD images and applied for daytime battle because the quality of CCD images is superior to FLIR images during daytime. This method for CCD images can be combined with the previous ATD method for FLIR images in order to get more reliable detection results. The characteristic of our data set in CCD images is that targets are darker than background and has moderate contrast. The proposed ATD algorithm consists of three sections: binary template design in off-line, initial target detection, and clutter rejection in on-line. The experimental results show that the proposed algorithm can acceptably detect military vehicles in CCD images and executes faster than previous template matching methods.
이 논문에서는 지대지 응용환경에서 획득된 전방관측 CCD 영상에 적용될 수 있는 새로운 자동표적탐지 및 클러터 제거 알고리즘을 제안한다. 표적탐지 및 클러터 제거는 자동표적인식의 첫번째 단계로, 이 부분의 성능은 차후 나머지 단계에 많은 영향을 미치게 된다. 따라서 좀 더 정확하고 빠른 알고리즘이 요구된다. 만약 탱크와 같은 지상 전투용 차량에 FLIR 및 CCD 센서가 동시에 설치된다면 주간에는 CCD 센서로, 야간에는 FLIR 센서를 통해 좀 더 효율적이고 정확하게 지상표적(탱크, 장갑차 등) 을 탐지할 수 있다. 따라서 본 논문은 탱크에 장착된 CCD 센서로부터 멀리 떨어져 있는 지상표적에 대한 표적탐지 및 클러터 제거 알고리즘들을 제안한다.
주간에 얻은 CCD 영상은 주변에 비해 어둡고 배경과 어느 정도의 대비를 가지고 있다는 특징을 인지 한 후, 조명조건에 둔감한 알고리즘을 만들기 위해 이진 템플릿 정합을 제안한다. 템플릿 정합을 통해 알고리즘의 정확성을 높임과 동시에 과도한 계산시간을 줄이고자 템플릿에서 유도된 적절한 간격으로 전체 영상에서 템플릿 정합을 수행하게끔 한다. 전체영상에서 얻어진 잠재적 표적 칩에 대해 인접한 부분에 대한 이진화를 반복 수행하여, 미리 정의된 임계치에 도달하지 못하는 잠재적 표적 칩은 클러터로 간주하고 제거한 후, 남아있는 후보들에 대해 2픽셀식 템플릿 정합 및 경계선 정보를 이용하여 가장 유사도가 큰 부분을 표적이라 판단한다.
여러 가지 다양한 조명조건 하에서 실험을 수행했으며, 단순히 하나의 표적을 찾는 알고리즘의 구조에서 벗어나 그림자가 있는 표적, 서로 근접해 있는 표적, 그리고 겹쳐져 있는 표적 등 실제상황에서 나타날 수 있는 여러 가지 경우에 대한 테스트를 통해 제안한 알고리즘이 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있다.
